﻿#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<vector>
using namespace std;
using namespace cv;


cv::Mat g_srcImage;
cv::Mat g_grayImage;
int g_nThresh = 50;//阈值
int g_nMaxThresh = 255;//阈值最大值
cv::RNG g_rng(12345);//随机数生成器

int g_nThresh_max = 255;
cv::Mat g_cannyMat_output;
vector<vector<cv::Point>> g_vContours;
//注意！此处的定义使用在on_ThreshChange函数中，
//定义嵌套，可以理解为定义了一个向量，向量的每一个元素都是一个新的向量，新的向量的每一个
//元素都是一个点。
//总的来说，就是【[点，点，点...][点，点，点...][点，点，点...]....】这样的类型，
//这种定义方法在后面出现了多次，都可以这样理解
vector<cv::Vec4i> g_vHierarchy;//定义了一个向量，向量的每一个元素都是Vec4i类型的向量，用于存放得到的线段矢量集合
Mat  g_dstImage, g_midImage;//中间图和效果图
vector<Vec4i> g_lines;//定义了一个向量，向量的每一个元素都是Vec4i类型的向量，用于存放得到的线段矢量集合
//变量接收的TrackBar位置参数
int g_nthreshold = 100;

static void on_HoughLines(int, void*);//回调函数声明

/// <summary>
/// 该函数内部调用了累积概率霍夫线变换函数，可以检测出图中存在的直线,并且在内部调用了滑动条函数on_HoughLines
/// 
/// </summary>
/// <returns></returns>
int Houline()
{
	Mat g_srcImage = imread("line.jpg");
	imshow("【原始图】", g_srcImage);
	namedWindow("【效果图】", 1);
	createTrackbar("值", "【效果图】", &g_nthreshold, 200, on_HoughLines);//创建滑动条

	Canny(g_srcImage, g_midImage, 50, 200, 3);//进行一次canny边缘检测
	cvtColor(g_midImage, g_dstImage, COLOR_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图

	//调用一次回调函数，调用一次HoughLinesP函数
	on_HoughLines(g_nthreshold, 0);
	HoughLinesP(g_midImage, g_lines, 1, CV_PI / 180, 80, 50, 10);
	//1代表步进长度为1，也就是所有可能的值
	//CV_PI代表步进角度为一度，也就是所有可能的角度
	//显示效果图  
	imshow("【效果图】", g_dstImage);
	waitKey(0);
	return 0;

}
/// <summary>
/// 该函数是Houline函数的滑动条回调函数，内部调用了累积概率霍夫线变换，更改g_nthreshold量
/// </summary>
/// <param name="">待更改的值</param>
/// <param name=""></param>
static void on_HoughLines(int, void*)
{
	//定义局部变量储存全局变量
	Mat dstImage = g_dstImage.clone();//注意此处是深拷贝
	Mat midImage = g_midImage.clone();

	//调用HoughLinesP函数
	vector<Vec4i> mylines;//Vec4i代表有4个元素，每个元素都是int类型
	//这一句定义了一个向量，向量的每一个元素都是一个Vec4i，类似于二维数组，用于存储得到的线的信息，
	//可以理解为，mylines存储了许多条线，每一条线都有起始和结束点的坐标
	HoughLinesP(midImage, mylines, 1, CV_PI / 180, g_nthreshold + 1, 50, 10);

	//循环遍历绘制每一条检测到的线段
	for (size_t i = 0; i < mylines.size(); i++)//mylines.size()含义是总共检测到了多少条线
	{
		Vec4i l = mylines[i];//此处的l就是上述的一条线段
		line(dstImage, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(23, 180, 55), 1, LINE_AA);//此处看出
		//累积概率霍夫变换得到的线的形式为起始，结束的点的坐标
	}
	//显示图像
	imshow("【效果图】", dstImage);
}

/// <summary>
/// 该函数调用了霍夫圆变换函数HoughCircles，在得到圆的信息之后，将其绘制出来
/// </summary>
/// <returns></returns>
int Houcircle()
{
	//【1】载入原始图、Mat变量定义   
	Mat srcImage = imread("circle.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
	Mat midImage, dstImage;//临时变量和目标图的定义

	//【2】显示原始图
	imshow("【原始图】", srcImage);

	//【3】转为灰度图并进行图像平滑
	cvtColor(srcImage, midImage, COLOR_BGR2GRAY);//转化边缘检测后的图为灰度图
	GaussianBlur(midImage, midImage, Size(9, 9), 2, 2);

	//【4】进行霍夫圆变换
	vector<Vec3f> circles;//定义了一个每个元素都是Vec<float, 3>的向量用于存储所有得到的圆
	HoughCircles(midImage, circles, HOUGH_GRADIENT, 1.5, 10, 200, 100, 0, 0);
	//第三个参数只能选取HOUGH_GRADIENT，表示采用霍夫梯度法

	//【5】依次在图中绘制出圆
	for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++)//circles里已经包含了所有检测出的圆的信息
	{
		//参数定义
		Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
		int radius = cvRound(circles[i][2]);
		//这里使用的cvRound函数是取整函数，之前提过绘图函数需要整数参数，以下列举了其余的取整函数
			//cvRound()：返回跟参数最接近的整数值，即四舍五入；
			//cvFloor()：返回不大于参数的最大整数值，即向下取整；
			//cvCeil()：返回不小于参数的最小整数值，即向上取整；
		//从参数可以看出，得到的圆的参数存储形式分别为【圆心x，圆心y，半径】
		//绘制圆心
		circle(srcImage, center, 3, Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0);
		//绘制圆轮廓
		circle(srcImage, center, radius, Scalar(155, 50, 255), 3, 8, 0);
	}

	//【6】显示效果图  
	imshow("【效果图】", srcImage);

	waitKey(0);

	return 0;
}


void on_ThreshChange(int, void*);//回调函数声明

/// <summary>
/// 该函数为轮廓检测的函数，内部调用了相关的滑动条函数
/// </summary>
/// <returns></returns>
int findandDraw()
{
	// 加载源图像
	g_srcImage = imread("contoursinALL.jpg", 1);
	if (!g_srcImage.data) { printf("读取图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定的图片存在~！ \n"); return false; }

	// 转成灰度并模糊化降噪
	cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
	blur(g_grayImage, g_grayImage, Size(3, 3));

	// 创建窗口
	namedWindow("【原始图窗口】", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("【原始图窗口】", g_srcImage);

	//创建滚动条并初始化
	createTrackbar("canny阈值", "【原始图窗口】", &g_nThresh, g_nThresh_max, on_ThreshChange);
	on_ThreshChange(0, 0);

	waitKey(0);
	return(0);
}

/// <summary>
/// 该函数为寻找，绘制轮廓的回调函数，内部调用了findContours和drawContours
/// </summary>
/// <param name=""></param>
/// <param name=""></param>
void on_ThreshChange(int, void*)
{

	// 用Canny算子检测边缘
	Canny(g_grayImage, g_cannyMat_output, g_nThresh, g_nThresh * 2, 3);//起到了二值化的作用并得到边缘

	// 寻找轮廓
	findContours(g_cannyMat_output, g_vContours, g_vHierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

	// 绘出轮廓
	Mat drawing = Mat::zeros(g_cannyMat_output.size(), CV_8UC3);//使用zeros函数创建了一个大小为g_cannyMat_output，类型为CV_8UC3的全部为0的图
	for (int i = 0; i < g_vContours.size(); i++)
	{
		Scalar color = Scalar(g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255));//随机色彩
		drawContours(drawing, g_vContours, i, color, 2, 8, g_vHierarchy, 0, Point());
	}

	// 显示效果图
	imshow("【轮廓图】", drawing);
}

/// <summary>
/// 该函数为给随机生成的点集绘制最小包围矩形的函数，内部调用minAreaRect函数
/// </summary>
/// <returns></returns>
int minRECT()
{
	//初始化变量和随机值
	Mat image(600, 600, CV_8UC3);
	RNG& rng = theRNG();

	//循环，按下ESC,Q,q键程序退出，否则有键按下便一直更新
	while (1)
	{
		//参数初始化
		int count = rng.uniform(3, 103);//随机生成点的数量
		vector<Point> points;//点值

		//随机生成点坐标
		for (int i = 0; i < count; i++)
		{

			Point point;
			point.x = rng.uniform(image.cols / 4, image.cols * 3 / 4);
			point.y = rng.uniform(image.rows / 4, image.rows * 3 / 4);

			points.push_back(point);
		}

		//对给定的 2D 点集，寻找最小面积的包围矩形
		RotatedRect box = minAreaRect(Mat(points));
		Point2f vertex[4];
		box.points(vertex);

		//绘制出随机颜色的点
		image = Scalar::all(0);
		for (int i = 0; i < count; i++)
			circle(image, points[i], 3, Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)), FILLED, LINE_AA);


		//绘制出最小面积的包围矩形
		for (int i = 0; i < 4; i++)
			line(image, vertex[i], vertex[(i + 1) % 4], Scalar(100, 200, 211), 2, LINE_AA);

		//显示窗口
		imshow("矩形包围示例", image);

		//按下ESC,Q,或者q，程序退出
		char key = (char)waitKey();
		if (key == 27 || key == 'q' || key == 'Q') // 'ESC'
			break;
	}

	return 0;
}
void on_ContoursChange(int, void*);//回调函数


int ContoursinAll()
{
	g_srcImage = imread("contoursinALL.jpg", 1);
	if (!g_srcImage.data) { printf("读取图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定的图片存在~！ \n"); return false; }

	//【2】得到原图的灰度图像并进行平滑
	cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
	blur(g_grayImage, g_grayImage, Size(3, 3));

	//【3】创建原始图窗口并显示
	namedWindow("【原始图窗口】", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("【效果图窗口】", g_srcImage);

	//【4】设置滚动条并调用一次回调函数
	createTrackbar(" 阈值:", "【原始图窗口】", &g_nThresh, g_nMaxThresh, on_ContoursChange);
	on_ContoursChange(0, 0);

	waitKey(0);

	return(0);
}

/// <summary>
/// 该函数绘制多边形轮廓 + 包围的矩形框 + 圆形框，为回调函数
/// </summary>
/// <param name=""></param>
/// <param name=""></param>
void on_ContoursChange(int, void*)
{
	//定义一些参数
	Mat threshold_output;
	vector<vector<Point>> contours;//类似的定义方式，不再赘述
	vector<Vec4i> hierarchy;

	// 使用Threshold检测边缘
	threshold(g_grayImage, threshold_output, g_nThresh, 255, THRESH_BINARY);//顺便完成二值化的步骤

	// 找出轮廓
	findContours(threshold_output, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

	// 多边形逼近轮廓 + 获取矩形和圆形边界框
	vector<vector<Point>> contours_poly(contours.size());//定义了一个大小为contours.size()的存储点的向量的向量
	vector<Rect> boundRect(contours.size());
	vector<Point2f>center(contours.size());
	vector<float>radius(contours.size());
	//上面四行都定义了大小为查找到轮廓的数目的向量

	//一个循环，遍历所有部分，进行本程序最核心的操作
	for (unsigned int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		approxPolyDP(Mat(contours[i]), contours_poly[i], 3, true);//用指定精度逼近多边形曲线 
		boundRect[i] = boundingRect(Mat(contours_poly[i]));//计算点集的最外面（up-right）矩形边界
		minEnclosingCircle(contours_poly[i], center[i], radius[i]);//对给定的 2D点集，寻找最小面积的包围圆形 
	}

	// 绘制多边形轮廓 + 包围的矩形框 + 圆形框
	Mat drawing = Mat::zeros(threshold_output.size(), CV_8UC3);
	for (int unsigned i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		Scalar color = Scalar(g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255));//随机设置颜色
		drawContours(drawing, contours_poly, i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point());//绘制轮廓
		rectangle(drawing, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), color, 2, 8, 0);//绘制矩形
		circle(drawing, center[i], (int)radius[i], color, 2, 8, 0);//绘制圆
	}

	// 显示效果图窗口
	namedWindow("【效果图窗口】", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("【效果图窗口】", drawing);
}



int main()
{
	//在编译时，一次只留一个进行实验，将剩余4个都注释掉，一次留一个就行
	Houline();
	//Houcircle();
	//findandDraw();
	//minRECT();
	//ContoursinAll();
	return 0;
}